一种肺炎CT影像的图像处理方法和系统
基本信息
申请号 | CN202110069161.6 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN112734741A | 公开(公告)日 | 2021-04-30 |
申请公布号 | CN112734741A | 申请公布日 | 2021-04-30 |
分类号 | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/155;G06T5/00;G06T7/13;G06T7/41;G06K9/62 | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 张跃华;尤堃;亢凯航;胡利荣;郝鹏翼 | 申请(专利权)人 | 浙江飞图影像科技有限公司 |
代理机构 | 浙江杭知桥律师事务所 | 代理人 | 陈丽霞 |
地址 | 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道滨盛路1508号海亮大厦1204室 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明涉及医疗图像处理技术,公开了一种肺炎CT影像的图像处理方法和系统,其步骤包括,取CT影像,进行预处理,并将处理后的图像进行分割;对分割的CT影像进行肺叶CT影像分割;通过卷积神经网络对肺叶图像进行分割,得到异常区域图像;将分割后的异常区域图像输入至随机森林模型进行图像融合;对融合后的异常区域图像进行异常区域图像的体征分析,得到异常区域图像。本发明通过使用多个语义分割模型对肺部CT影像进行异常图像区域分割,并利用随机森林对多模型分割结果进行融合,提高边界区域分割的准确率和泛化性;针对分割后的异常区域图像,利用机器学习和深度学习算法判断其形态、密度、生理定位等体征分析,从而更高效的分析出肺炎的图像。 |
